我国东北地区冬季寒冷,适宜的室内温度,可保障人们正常生活。由于目前供暖终端主要以人工方式进行监测,造成采集数据可靠性和时效性较差。为此,论文设计并实现一种综合远程智能采集、数据分析的供暖监测系统。首先,论文使用主控芯片STM32F103C8T6,电源模块、温度模块和流量采集模块设计并搭建采集平台。考虑到系统需要对每户的供暖参数进行监测和统计,故采用CAN总线连接温度和流量采集模块并将其接收的数据转发至4G模块,4G模块以TCP/IP协议的方式,发送数据至云服务器主机特定端口。其次,在云端服务器基于Java的Socket通信接口,开发并设计数据接收与解析程序。解析后的数据,一方面用于后续模型的训练数据,另一方面保存到云服务器MySQL数据库中,作为供暖历史数据,满足用户后续对历史数据的查询需求。然后,基于CART算法,研究了供暖相关参数与室温之间的关系,建立回归模型。此外,考虑到原始特征中,各个参数对室温影响程度不同,论文使用PCA算法和网格搜索算法对模型中的超参主成分个数以及决策树深度进行优化,从而提升模型的精度。模型不仅可判断供暖状态,也可为供暖参数选择提供参考。最后,Web客户端采用MVC设计模式,开发人机交互界面。该Web客户端提供供暖参数实时监测、用户信息配置、历史供暖参数查询、异常供暖区域定位、异常预警、供暖数据统计汇总等功能。利用Chrome浏览器、PostMan和Jmeter工具分别对系统的功能、接口和性能完成测试,结果表明,系统功能正常,接口设计合理且在高并发环境下错误率在0.15%以下。