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非线性典型相关(NLCCA)问题是常见而又不易解决的问题,现在所用NLCCA模型的神经网络解法,编程复杂而又得不到变量间的解析表达式。分析讨论了长江下游降雨量预报因子的选择问题,提出NLCCA问题的多项式逼近模型及其2种解法:逐步选择法和主成分法。这2种方法都能很好地找到非线性典型相关的预报因子。在线性典型相关检验不通过的情况下,利用这2种方法可成功地找到非线性典型相关预报因子。