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。