请编写代码，利用lstm模型进行时间序列预测，使其仅对序列进行单步预测，随后通过拟合窗口与预测窗口随时间向右滑动，得到关于该序列的完整预测序列，其中加载数据时读取时间序列为r"D:\xiangmu\utilits\name_of_your_excel_file3.xls"文件路径中第5列前3000行的值，将这3000个数据分为训练集与测试集，训练模型后，利用模型预测第3000-3500行的数据，并将预测结果输出到excel文档中

好的，以下是基于Python的代码实现，需要用到Keras和Pandas库：

import pandas as pd
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 加载数据
data_path = r"D:\xiangmu\utilits\name_of_your_excel_file3.xls"
df = pd.read_excel(data_path)
data = df.iloc[:3000, 4].values.reshape(-1, 1)

# 划分训练集与测试集
train_data = data[:2500]
test_data = data[2500:]

# 归一化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
train_data = scaler.fit_transform(train_data)
test_data = scaler.transform(test_data)

# 定义函数，将数据转化为有监督学习的格式
def create_dataset(dataset, look_back=1):
    X, Y = [], []
    for i in range(len(dataset) - look_back):
        X.append(dataset[i:(i + look_back), 0])
        Y.append(dataset[i + look_back, 0])
    return np.array(X), np.array(Y)

# 创建有监督学习数据集
look_back = 20
X_train, Y_train = create_dataset(train_data, look_back)
X_test, Y_test = create_dataset(test_data, look_back)

# 重塑输入为 [样本数，时间步，特征数] 的形状
X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1))
X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1))

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1)))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(units=1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit(X_train, Y_train, epochs=100, batch_size=64)

# 预测未来的单步时间序列
predictions = []
for i in range(len(X_test)):
    prediction = model.predict(np.array([X_test[i]]))
    predictions.append(prediction)

# 反归一化
Y_test = scaler.inverse_transform(Y_test.reshape(-1, 1))
predictions = scaler.inverse_transform(np.array(predictions).reshape(-1, 1))

# 输出预测结果到excel文档中
df_pred = pd.DataFrame(predictions, columns=['Predictions'])
df_pred.to_excel('prediction_results.xlsx', index=False)

请注意，这只是一个基本的代码示例，您可能需要根据您的数据格式和模型参数进行适当的更改。