BP神经网络的误差分析主要包括以下几个方面：

1. 训练误差分析：训练误差是指神经网络在训练集上的误差，通过对训练误差的分析可以了解神经网络的训练效果。如果训练误差过小，可能会导致过拟合；如果训练误差过大，可能会导致欠拟合。
2. 测试误差分析：测试误差是指神经网络在测试集上的误差，通过对测试误差的分析可以了解神经网络的泛化能力。如果测试误差过大，可能会导致神经网络无法很好地适应新的数据。
3. 权值误差分析：权值误差是指神经网络中每个权值的误差，通过对权值误差的分析可以了解神经网络中哪些权值对误差的影响最大，从而进行调整。
4. 梯度误差分析：梯度误差是指神经网络中每个权值的梯度误差，通过对梯度误差的分析可以了解神经网络中哪些权值的梯度误差较大，从而进行调整。
5. 学习率误差分析：学习率误差是指神经网络中学习率的误差，通过对学习率误差的分析可以了解神经网络中学习率的设置是否合理，从而进行调整。
6. 激活函数误差分析：激活函数误差是指神经网络中激活函数的误差，通过对激活函数误差的分析可以了解神经网络中激活函数的选择是否合理，从而进行调整。

通过对以上误差的分析，可以对BP神经网络进行优化和调整，从而提高神经网络的性能和精度。