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Simulation-based Full-waveform Earthquake Source Inversion
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内容提要
本研究提出了一种基于仿真的全波形地震源反演框架，克服了传统概率方法在数据误差量化中的局限性。通过机器学习构建的经验概率模型，提高了海啸信号的逆推精度，能够更准确地估计震源参数并减少模拟次数。
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关键要点
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本研究提出了一种基于仿真的全波形地震源反演框架。
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传统概率方法在数据误差量化中存在局限性，可能导致不准确的结果。
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通过机器学习构建的经验概率模型，提高了海啸信号的逆推精度。
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该方法相比于标准的高斯似然方法，能够更准确地估计震源参数。
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新方法显著降低了所需的模拟次数。
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