🔍 耿同学打假报告

论文信息

论文来源：基于自注意力-循环神经网络模型盾构引发的土体沉降预测_宋牧原 (1).pdf
标题：基于自注意力-循环神经网络模型盾构引发的土体沉降预测
作者：宋牧原，杨明辉，陈伟，卢贤锥
期刊：岩土力学
DOI：10.16285/j.rsm.2024.0980
发表年份：2025（网络首发日期：2025-04-09）

综合评定：🟠 高度可疑

详细发现

发现 1：数学原理悖论（数据不自洽）

位置：Table 4 / 公式(23) & (24)
描述：论文中表4展示了各模型的平均性能指标，其中包含MSE和RMSE。根据论文公式(23)和(24)的定义，RMSE应当等于MSE的开方（即 $RMSE = \sqrt{MSE}$ ）。但表4中的数据完全违背了这一基本数学定理。
证据：
1. SAM-Bi-LSTM：MSE=0.0015，RMSE=0.0348。但 $0.0348^2 = 0.00121104 \neq 0.0015$ 。
2. SAM-Bi-GRU：MSE=0.0112，RMSE=0.0992。但 $0.0992^2 = 0.00984064 \neq 0.0112$ 。
3. Bi-LSTM：MSE=0.0421，RMSE=0.1910。但 $0.1910^2 = 0.036481 \neq 0.0421$ 。
4. Bi-GRU：MSE=0.0937，RMSE=0.2840。但 $0.2840^2 = 0.080656 \neq 0.0937$ 。
  所有四组数据的 MSE 和 RMSE 均不匹配！这意味着要么数据是随机编造的，要么是从不同实验/文章中东拼西凑过来的。
严重程度：🔴

发现 2：摘要与正文核心数据对不上（薛定谔的误差）

位置：Abstract（摘要） / Table 4 / Section 4(结论)
描述：论文摘要中声称最优模型的总平均绝对误差（MAE）为 0.036 6 mm。然而，在正文表4和结论部分，同一个SAM-Bi-LSTM模型的平均MAE却变成了 0.033 6 mm。
证据：摘要原文为“其总平均绝对误差为 0.036 6 mm”；而表4和结论(3)中明确写道“其平均MAE值...分别为 0.033 6”。作为论文最核心的结论数据，前后存在3mm（相对误差约9%）的偏差，说明作者在修改数据后可能并未通篇检查，或者数据是分批捏造的。
严重程度：🔴

发现 3：图文张冠李戴（指向性明确的低级错误）

位置：Section 3.1.1（第6页）
描述：作者在描述工程案例A的监测点布置时，引用了错误的图片编号。
证据：原文写道“如图1所示，现场共布置了 6个沉降监测点”。但去查看图1，图1明明是“LSTM单元结构图”。真正的监测点布置图是图7（隧道位置与采样点布置）。
严重程度：🟠

发现 4：公式重复排版

位置：Section 2.2（第4页）
描述：自注意力机制的计算公式中出现明显的重复冗余。
证据：公式(17)和公式(18)的内容完全一模一样，皆为 $\alpha = softmax[QK^T / (d_k)^{1/2}]$ 。这说明作者在排版时直接复制粘贴，连检查一遍的基本学术态度都没有。
严重程度：🟡

发现 5：置信区间数据过于“完美”

位置：Section 3.3.2（第10页，表3）
描述：为了证明模型在案例B中具有95%的可靠性，作者统计了各环真实值落入置信区间的比例。表格中6个数据显得极度不自然。
证据：表3中的比例分别为：95.83%, 96.42%, 95.18%, 95.23%, 95.45%, 95.18%。真实世界的工程监测数据，落入区间的比例通常会有正常的波动（如93%、97%、98%等），而这6个数据极其离奇地全部“精确”地集中在 95.1%~96.4% 这一极狭窄的区间内，且全部“恰好”刚过95%的及格线。这非常像是为了迎合“95%可靠性”这一结论而随手编造的数字。
严重程度：🟠

发现 6：参考文献年份穿越

位置：Reference [36]
描述：引用的参考文献出版年份与实际期刊卷期对应不上。
证据：文献[36]（FATHNEJAT 等）标注发表于 Engineering Structures, 2018, 276。实际上，Elsevier 旗下的 Engineering Structures 第276卷的出版年份是 2023年，而不是2018年。作者可能引用了预印本或直接抄错了年份。
严重程度：🟡

耿同学辣评

好家伙，这篇论文可真是“数学之美”啊！Table 4 里的 MSE 和 RMSE 竟然能做到开方不对应，这是自己发明了新的数学体系，还是计算器没电了瞎按的？摘要里吹的误差和正文里写的误差玩起了“找不同”，图文都能张冠李戴，公式直接Ctrl+C再Ctrl+V。你们搞深度学习的是不是觉得只要模型跑通了，基本的算术检查和文字校对就可以全交给AI来做了？这数据要是没经过“人工雕琢”，我估计连随机数生成器都不信！

建议后续行动

在 PubPeer 上提出质疑（重点抛出 Table 4 的数学悖论和摘要/正文数据不一的问题）
联系作者要求提供原始数据及代码，让其当众手算一下 $\sqrt{0.0015}$ 等于多少
向期刊编辑部举报（要求对核心数据进行核查）

⚠️ 免责声明

本报告由 AI 辅助生成，仅供学术讨论参考。
学术不端的最终认定需要专业机构调查。
我们支持学术诚信，但也尊重每一位研究者的名誉权。
如有异议，请以官方调查结论为准。
本工具不保证检测结果的准确性，误报和漏报均有可能。

基于自注意力-循环神经网络模型盾构引发的土体沉降预测