准确把握客运需求是铁路客运营销决策工作的重要基础，也是客票销售组织的参考依据，而购票需求是客运需求在数量上的表现形式，历史购票数据作为获取购票需求最直接的数据源，是获取购票需求有效方法之一。然而，由于存在运能的结构性不足，在某些日期、某些车次、某些时段、某些OD上会出现票不够卖的情况。在这种情况下，客票系统中所获得的历史购票数据并不能代表旅客真实的购票需求;基于这样的数据进行的客运需求预测往往是不准确的，也会影响客运营销决策工作的科学性和合理性。因此，从历史购票数据当中还原出旅客真实的购票需求是提高铁路客运营销决策水平的一个可能方案，也是本文试图解决的问题。
　　本文首先讨论了旅客到达过程和购票决策行为，着重分析了票额受限情况下旅客购票决策行为变化;其次，基于受限条件下的历史客票数据，构建了受限条件下旅客需求估计模型，并结合EM算法阐述了模型求解步骤;接着，利用数值仿真方法生成仿真数据，将需求估计模型的求解结果与仿真的购票需求数据对比，评估了铁路客运产品数量、偏好分布类型、受限情况等不同场景下的需求估计模型的性能;最后，基于实际运营数据，采用需求估计模型估计旅客真实的购票需求，并分析了购票需求估计结果的合理性。
　　论文的研究成果将有利于提高铁路客流分析和预测的准确性，其应用将促进铁路客运产品设计的改进及客票销售组织决策的发挥。