应用技术成果是科技成果最主要的组成部分，应用技术成果转化速度、转化能力以及产业化程度体现了国家科技经济竞争力。应用技术成果转化系统内部结构复杂，系统要素多，系统运行过程呈现出复杂的动态特征。因此，搭建合理的应用技术成果转化系统模型，对系统相关运行指标进行预测分析，为促进应用技术成果转化提供依据具有十分重要的研究意义。本文选择上海市应用技术成果转化系统为研究对象，采用定性分析的方法构建应用技术成果转化机理模型，在此基础上运用改进的GMDH算法搭建其数学模型并进行仿真分析和相关的政策研究。本文首先从控制论、系统论的角度详细分析了系统运行机理，对运行过程中的相关概念进行界定，解析系统结构，将应用技术成果转化系统划分为技术研发、中试转化、新产品生产三个子系统分别展开研究并搭建子系统机理模型；其次提出包含回归项线性相关检测的快速递归算法（FRA）、变量智能添加、样本交叉划分三种策略改进传统GMDH算法得到IGMDH算法，弥补了传统GMDH建模不能剔除线性相关项、模型包含过多高阶冗余项等方面的不足，运用IGMDH进行数学建模简化了模型结构，提高模型精度与泛化能力；然后以上海市应用技术成果转化系统为例，选取应用技术成果转化系统统计变量，采集样本数据，并基于机理模型运用IGMDH算法搭建上海市应用技术成果转化系统数学模型并进行仿真分析；最后根据所得模型分析系统内部有关变量对社会收益及成果转化率的影响，并根据仿真结果对政府政策提出相关建议。