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Python代码实现：

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

# 读取数据
data = pd.read_excel(r"D:\xiangmu\utilits\name_of_your_excel_file3.xls").iloc[:3000, 4].values

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(data) * 0.8)
train_data, test_data = data[:train_size], data[train_size:]

# 定义参数
look_back = 1  # 这里我们只对序列进行单步预测，所以 look_back 为 1
batch_size = 1
epochs = 20

# 构造数据集
def create_dataset(dataset):
    data_X, data_Y = [], []
    for i in range(len(dataset) - look_back):
        data_X.append(dataset[i:(i+look_back)])
        data_Y.append(dataset[i+look_back])
    return np.array(data_X), np.array(data_Y)

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

# 构建 LSTM 模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(4, input_shape=(1, look_back)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

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

# 预测测试集
test_predict = model.predict(test_X)
test_predict = np.reshape(test_predict, (test_predict.size,))

# 将预测结果输出到 Excel 文档中
df = pd.DataFrame({'Actual': test_Y, 'Predicted': test_predict})
df.to_excel(r'D:\xiangmu\utilits\predicted_results.xlsx', index=False, header=True)

# 利用模型预测第3000-3500行的数据
future_data = data[look_back:look_back+1500]
future_predict = []
for i in range(len(future_data)):
    x = np.array([future_data[i]])
    x = np.reshape(x, (1, 1, look_back))
    y = model.predict(x)
    future_predict.append(y[0][0])
future_predict = np.array(future_predict)

# 将预测结果输出到 Excel 文档中
df = pd.DataFrame({'Predicted': future_predict})
df.to_excel(r'D:\xiangmu\utilits\future_predicted_results.xlsx', index=False, header=True)

需要注意的是，以上代码中需要替换掉文件路径和文件名。此外，为了方便，我们只对序列进行单步预测，所以 `look_back` 参数取值为 1。如果你希望对序列进行多步预测，可以将其设置为大于 1 的整数。