TimesFM 模型

本文档介绍了 BigQuery ML 的内置 TimesFM 时间序列预测模型。

内置的 TimesFM 单变量模型是 Google Research 开源 TimesFM 模型的实现。Google Research 的 TimesFM 模型是时序预测的基础模型，已通过许多真实世界数据集中的数十亿个时间点进行预训练，因此您可以将其应用于许多领域的新预测数据集。

将 BigQuery ML 的内置 TimesFM 模型与 AI.FORECAST 函数搭配使用，您无需创建和训练自己的模型即可进行预测，从而避免了模型管理的麻烦。TimesFM 模型的预测结果与 ARIMA 等传统统计方法相当。如果您希望获得比 TimesFM 模型提供的更多模型调优选项，可以改为创建 ARIMA_PLUS 或 ARIMA_PLUS_XREG 模型，并将其与 ML.FORECAST 函数搭配使用。

如需尝试将 TimesFM 模型与 AI.FORECAST 函数搭配使用，请参阅使用 TimesFM 单变量模型预测多个时序。

如需详细了解 Google Research TimesFM 模型，请使用以下资源：