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
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

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

# 划分训练集与测试集
train_size = int(len(df) * 0.8)
train_data, test_data = df[:train_size], df[train_size:]

# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler()
train_data = scaler.fit_transform(train_data)
test_data = scaler.transform(test_data)

# 定义窗口大小
window_size = 50

# 定义函数，生成窗口数据
def create_dataset(data, window_size):
    X, y = [], []
    for i in range(len(data) - window_size):
        X.append(data[i:i+window_size])
        y.append(data[i+window_size])
    return np.array(X), np.array(y)

# 生成训练集与测试集的窗口数据
X_train, y_train = create_dataset(train_data, window_size)
X_test, y_test = create_dataset(test_data, window_size)

# 定义LSTM模型
model = Sequential([
    LSTM(64, input_shape=(window_size, 1)),
    Dense(1)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=64, verbose=1)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 反归一化
y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred)
y_test = scaler.inverse_transform(y_test)

# 生成完整预测序列
preds = []
current_batch = X_test[0].reshape(1, window_size, 1)
for i in range(len(X_test)):
    current_pred = model.predict(current_batch)[0]
    preds.append(current_pred)
    current_batch = np.append(current_batch[:,1:,:], [[current_pred]], axis=1)

# 反归一化
preds = scaler.inverse_transform(preds)

# 输出预测结果到excel文档
df_pred = pd.DataFrame(preds, columns=['prediction'])
df_pred.to_excel(r'D:\xiangmu\utilits\predicted_results.xls', index=False)

其中，LSTM模型采用单层64个神经元的结构，使用MSE作为损失函数，Adam优化器进行参数优化。训练时采用64个样本进行一次训练，共训练50个epochs。预测时，输入测试集数据，输出预测结果，并通过滑动窗口的方式得到完整预测序列，最后将预测结果输出到excel文档中。