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，以下是代码实现，需要安装tensorflow和pandas库：

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

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

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(data) * 0.7)
train_data = data[:train_size]
test_data = data[train_size:]

# 定义参数
batch_size = 64
window_size = 30
shuffle_buffer_size = 1000

# 定义函数，将数据划分为窗口
def windowed_dataset(series, window_size, batch_size, shuffle_buffer):
    series = tf.expand_dims(series, axis=-1)
    ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(series)
    ds = ds.window(window_size + 1, shift=1, drop_remainder=True)
    ds = ds.flat_map(lambda w: w.batch(window_size + 1))
    ds = ds.shuffle(shuffle_buffer)
    ds = ds.map(lambda w: (w[:-1], w[-1]))
    return ds.batch(batch_size).prefetch(1)

# 创建训练集和测试集的窗口数据
train_set = windowed_dataset(train_data, window_size, batch_size, shuffle_buffer_size)
test_set = windowed_dataset(test_data, window_size, batch_size, shuffle_buffer_size)

# 定义LSTM模型
model = Sequential([
    LSTM(64, return_sequences=True),
    LSTM(64),
    Dense(1)
])

# 编译模型
model.compile(loss=tf.keras.losses.MeanSquaredError(), optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), metrics=["mae"])

# 训练模型
history = model.fit(train_set, epochs=50, validation_data=test_set)

# 预测测试集
forecast = []
for time in range(len(data) - window_size):
    forecast.append(model.predict(data[time:time + window_size][np.newaxis]))

# 将预测结果输出到excel文档中
df_pred = pd.DataFrame(np.array(forecast).reshape(-1), columns=["Prediction"])
df_pred.to_excel(r"D:\xiangmu\utilits\name_of_your_excel_file3.xls", sheet_name="Sheet1", startrow=3000, startcol=4, index=False)

在运行代码之前，需要将 `name_of_your_excel_file3.xls` 替换为你的 Excel 文件名。另外，需要注意的是，这里的预测结果是从第3001个数据开始预测的，因为前面需要30个数据作为输入窗口。