根据流感对旅游人数方面影响的数据，分析流感对经济发展的影响，写出代数方程式，并写出python程序，建模相应的数学模型并进行预测。

首先，我们需要搜集流感对旅游人数的影响数据。假设我们已经有了这些数据，我们可以通过建立代数方程式来预测经济发展的影响。

假设旅游人数对经济发展有影响，我们可以建立如下的方程式：

E = a * R

其中，E表示经济发展指数，R表示旅游人数，a表示旅游人数对经济发展的影响系数。

然后，我们需要考虑流感对旅游人数的影响。假设流感对旅游人数的影响可以用一个函数来表示，我们可以将上面的方程式修改为：

E = a * f(F) * R

其中，F表示流感发病率，f(F)表示流感发病率对旅游人数的影响函数。

最后，我们需要确定f(F)函数的形式。由于我们没有具体的数据，这个函数的形式可能比较复杂。为了简化问题，我们可以选择一个线性函数：

f(F) = 1 - b * F

其中，b表示流感发病率对旅游人数的影响系数。这个系数应该是负数，因为流感发病率越高，旅游人数越少。

将f(F)代入上面的方程式中，我们得到：

E = a * (1 - b * F) * R

这个方程式可以用来预测流感对经济发展的影响。

接下来，我们可以使用Python来实现这个模型。假设我们已经有了旅游人数、经济发展指数和流感发病率的数据，我们可以使用下面的代码来预测经济发展指数：

import numpy as np

# 旅游人数
R = np.array([100, 200, 300, 400, 500])

# 经济发展指数
E = np.array([10, 20, 30, 40, 50])

# 流感发病率
F = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5])

# 旅游人数对经济发展的影响系数
a = np.sum(E * (1 - F) * R) / np.sum(R**2 * (1 - F)**2)

# 流感发病率对旅游人数的影响系数
b = np.sum(E * R * F) / np.sum(R**2 * F**2)

# 预测经济发展指数
E_pred = a * (1 - b * F) * R

这个程序会输出预测的经济发展指数。我们可以将预测的结果与实际的数据进行比较，来评估我们的模型的准确性。