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本文在信息熵和互信息的基础上，提出了非线性偏自相关的定义．这一概念是对线性偏自相关的一般化，由它可以得到度量时间序列预测复杂性的定量方法．这种复杂性由当前序列值对各阶历史序列值不可约的依赖性所决定，并被非线性偏自相关的衰减趋势所反映．通过考察这种衰减趋势，可以有效地进行预测模型的辨识，特别是神经网络这类通用非线性模型的辨识．仿真实验很好的支持了我们的想法．