当前国内外在对输电线路的监测方面已经取得了不少成果，同时也存在着不足：系统耦合度太高，重用性和可移植性差；只能监测少量的定点，监测功能不全面；数据展示缺乏直观性，交互性不强；无智能分析数据的功能；无自动处理事故的功能。为解决上述问题，本论文分析研究国内外现有的隧道监测系统，将J2EE技术，FLEX技术和人工智能技术有效整合起来，研究和设计一个可移植性强，具有监测综合性，展示直观性，分析智能性和处理自动性的电缆隧道在线监测系统。本文完成的主要工作是：研究了电缆隧道的特点，提出了监测的理论依据；改进了J2EE框架，通过实验验证了改进框架后的优点；研究并验证BP算法的改进，并将算法应用到本设计系统中，提高了本设计系统的智能性；分析了系统的需求与业务，对系统进行总体架构并设计了底层数据模型；完成整个系统的设计与实现；最后，对系统进行功能测试和性能测试。本文的特点是：对J2EE框架进行改进和应用，将原有系统的耦合度降低了12.58%；验证并应用改进后的BP算法，对比标准算法，降低了43.18%的误差并弥补了其他系统无智能性的不足。结合FLEX技术，以动态化的组态图来展示数据，提高了数据展示的直观性，交互性与实时性；利用联动设备和策略来控制系统自动处理事故。本课题研发的系统已经在某市供电局成功上线运行了半年多。系统崩溃率只有1.49%，无数据丢失或事故误报现象，事故实时响应率高达到96.87%，自动成功处理了27起事故，占事故总量的84.37%。它为地下电缆的安全运行提供了很好的保障。