TimesFM 模型

本文件說明 BigQuery ML 內建的 TimesFM 時間序列預測模型。

內建的 TimesFM 單變數模型是 Google 研究團隊開放原始碼 TimesFM 模型的實作項目。Google 研究團隊的 TimesFM 模型是時間序列預測的基礎模型，已針對許多實際資料集的數十億個時間點預先訓練，因此您可以將其套用至許多領域的新預測資料集。TimesFM 模型適用於所有 BigQuery 支援的地區。

您可以使用 BigQuery ML 內建的 TimesFM 模型搭配 AI.FORECAST 函式，不必建立及訓練自己的模型，即可執行預測，因此不必管理模型。TimesFM 模型的預測結果與傳統統計方法 (例如 ARIMA) 相當。如果您需要的模型調整選項比 TimesFM 模型提供的還要多，可以建立 ARIMA_PLUS 或 ARIMA_PLUS_XREG 模型，並搭配 ML.FORECAST 函式使用。

如要嘗試使用 TimesFM 模型搭配 AI.FORECAST 函式，請參閱「使用 TimesFM 單變數模型預測多個時間序列」一文。

如要進一步瞭解 Google 研究 TimesFM 模型，請參閱下列資源：