1.一种基于决策树的集成电路生产线生产状态预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤s1：在预测前，采用滑动窗口法，对产线的生产数据条目进行采样；其中，；所述滑动窗口的时长位于一预定时间t1范围内，所述采样到的所述生产状态数据条目用于形成训练数据集及测试数据集的数据条目，并存入数据库中；
步骤s2：在预测时，依据预测所需的时间跨度t2，从所述数据库中取出相同制造步骤的相应数据并分成所述训练数据集和测试数据集，将所述训练数据集和测试数据集中的数据条目进行特征向量构造；所述预测所需的时间跨度t2的时长位于一预定时间t1范围内；
步骤s3：采用所述训练数据集中的数据条目的特征向量，对所述产线生产状态预测模型进行训练，以得到训练后的产线生产状态预测模型；采用所述测试数据集的数据条目的特征向量，对所述产线生产状态预测模型进行检验，得到所述产线生产状态预测模型的运算结果准确度；判断所述运算结果准确度是否满足准确度阈值，如果否，继续执行步骤s3；如果是，执行步骤s4；
步骤s4：基于决策树的产线生产状态预测模型，对所述产线的生产状态进行小时级或更低时间级的预测，并输出所述产线的生产状态的预测结果。
2.根据权利要求1基于决策树的集成电路生产线生产状态预测方法，其特征在于，所述步骤s1中，通过关系型数据库存储采集到的所述生产状态数据条目。
3.根据权利要求2基于决策树的集成电路生产线生产状态预测方法，其特征在于，所述关系型数据库的底层采用b树数据结构。
4.根据权利要求1基于决策树的集成电路生产线生产状态预测方法，其特征在于，所述步骤s2中，如果所述生产数据条目的输出格式包括不可比较数据格式，将所述生产数据条目中的不可比较数据格式数据列合成为一个数据字典，并采用单热点编码方式构造所述不可比较数据格式数据特征向量。
5.根据权利要求1基于决策树的集成电路生产线生产状态预测方法，其特征在于，所述步骤s2中，如果所述生产数据条目的输出格式包括可比较数据格式，将所述生产数据条目中的可比较数据格式数据以整数或非整数方式构造其特征向量。
6.根据权利要求1基于决策树的集成电路生产线生产状态预测方法，其特征在于，所述步骤s2中，如果所述生产数据条目的输出格式包括时间数据格式，采用有限状态自动机对所述生产数据条目中的时间数据构造其特征向量。
7.根据权利要求1基于决策树的集成电路生产线生产状态预测方法，其特征在于，所述滑动窗口的参数根据产线的运行效率和所述生产状态预测模块运算结果的准确度确定。
8.一种基于决策树的集成电路生产线生产状态预测系统，其特征在于，包括：
数据存储模块，用于在预测前，采用滑动窗口法，对产线的生产数据条目进行采样；所述滑动窗口的时长位于一预定时间t1范围内，所述采样到的所述生产状态数据条目，用于形成训练数据集及测试数据集，并存入数据库中；
数据特征构造模块，用于在预测时，依据预测所需的时间跨度t2，从所述数据库中取出相同制造步骤的所述训练数据集和测试数据集，将所述训练数据集和测试数据集中的数据条目进行特征向量构造；所述预测所需的时间跨度t2的时长位于一预定时间t1范围内；
模型训练模块，基于所述的训练数据集和测试数据集中的数据条目的特征向量，对基于决策树的产线状态预测模型进行训练，包括学习和验证的循环迭代，得到用于下一阶段产线状态预测的模型；
生产状态预测模块，基于决策树的产线生产状态预测模型，对所述产线的生产状态进行小时级或更低时间级别的预测，并输出所述产线的生产状态的预测结果。
9.根据权利要求8基于决策树的集成电路生产线生产状态预测系统，其特征在于，所述生产数据条目的输出格式至少包括时间数据格式、可比较数据格式和/或不可比较数据格式。