通过Volterra级数识别高维非线性动力系统具有巨大潜力，但长期以来受到维数灾难的严重制约。张量网络（Tensor Network, TN）方法，如改进的交替线性方案（Modified Alternating Linear Scheme, MVMALS），为该领域带来了突破性进展，其通过利用Volterra核中的低秩结构，提供了一种可行的建模途径。然而，由于计算复杂度随输入维度呈高阶多项式增长，这些方法仍面临难以逾越的计算与内存瓶颈。为克服这一障碍，本文提出一种新型算法——张量头平均（Tensor Head Averaging, THA），该方法通过构建一组在输入空间小子集上训练的局部MVMALS模型的集成，显著降低了整体复杂度。本文为THA算法建立了理论基础：我们推导出THA集成模型与完整MVMALS模型之间误差的可观测、有限样本上界，并给出了平方误差的精确分解表达式。该误差分解用于分析子模型如何隐式补偿被忽略的动力学行为。我们量化了这一补偿效应，并证明：包含动力学与被忽略动力学之间的相关性，会形成一种优化激励，促使THA的性能优于对完整MVMALS模型进行简单截断的方案。因此，THA为识别以往难以处理的高维系统提供了一种可扩展且理论完备的新方法。