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，我会为您编写相应的代码。

首先，需要安装相应的库，包括tensorflow、keras、pandas、numpy和xlrd。您可以在命令行中使用以下命令进行安装：

pip install tensorflow keras pandas numpy xlrd

接下来，可以按照以下步骤进行代码编写：

import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
import xlrd

# 加载数据
data = pd.read_excel(r"D:\xiangmu\utilits\name_of_your_excel_file3.xls", usecols=[4], nrows=3000, header=None)
dataset = data.values.astype("float32")

# 将数据集分为训练集和测试集
train_size = int(len(dataset) * 0.67)
test_size = len(dataset) - train_size
train_data, test_data = dataset[0:train_size,:], dataset[train_size:len(dataset),:]

# 准备数据
def create_dataset(dataset, window_size=1):
    X, Y = [], []
    for i in range(len(dataset)-window_size):
        X.append(dataset[i:i+window_size, 0])
        Y.append(dataset[i+window_size, 0])
    return np.array(X), np.array(Y)

window_size = 1
train_X, train_Y = create_dataset(train_data, window_size)
test_X, test_Y = create_dataset(test_data, window_size)

# 创建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, input_shape=(window_size, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer="adam")

# 训练模型
model.fit(train_X, train_Y, epochs=50, batch_size=1, verbose=2)

# 单步预测
predicted = model.predict(test_X)

# 拟合与预测窗口的大小
fit_size = 500
pred_size = 500

# 完整预测序列
full_predicted = []
for i in range(len(dataset)-fit_size-pred_size):
    fit_data = dataset[i:i+fit_size, :]
    pred_data = predicted[i:i+pred_size, :]
    model.fit(np.reshape(fit_data, (fit_size, window_size, 1)), pred_data, epochs=1, batch_size=1, verbose=0)
    full_predicted.append(predicted[i+pred_size-1, 0])

# 将预测结果输出到excel文档中
book = xlrd.open_workbook(r"D:\xiangmu\utilits\name_of_your_excel_file3.xls")
writer = pd.ExcelWriter(r"D:\xiangmu\utilits\name_of_your_excel_file3.xls", engine='openpyxl') 
writer.book = book
writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in book.worksheets)
result_df = pd.DataFrame(full_predicted, columns=["Predicted"])
result_df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', startcol=5, startrow=3000, index=False)
writer.save()

这个代码会首先加载数据，并将其分为训练集和测试集。接着，它会将数据集转换为LSTM模型所需的格式，并创建LSTM模型。然后，它会训练模型，并使用模型进行单步预测。最后，它会利用拟合窗口和预测窗口的大小，得到完整的预测序列，并将其输出到Excel文档中。请确保将代码中的文件路径更改为您自己的路径。