El error dinámico es el factor dominante que afecta la precisión del mecanizado CNC de múltiples ejes. Predecir y compensar los errores dinámicos es vital en el mecanizado de alta velocidad. Este artículo propone un enfoque novedoso basado en un modelo de predicción para predecir y compensar el error dinámico del sistema de alimentación de tornillo de bola. Basado en los métodos de masa concentrada y distribuida, este método construye un modelo dinámico parametrizado que depende de la posición del componente móvil para el modelado de acoplamiento electromecánico. Utilizando muestreo de hipercubo latino y simulación numérica, se obtiene un conjunto de muestras que contiene la entrada y salida de un ciclo de control, que se utiliza para entrenar una red neuronal de avance en cascada para predecir errores dinámicos. Finalmente, se propone una estrategia de compensación de avance basada en el modelo de predicción para mejorar el rendimiento de seguimiento. El método propuesto se aplica a un sistema de alimentación de tornillo de bola. Se realizan simulaciones y experimentos de error de seguimiento y se comparan con la compensación de avance de función de transferencia. Se diseñan trayectorias típicas para validar la efectividad del modelo de acoplamiento electromecánico, el modelo de predicción de error dinámico y la estrategia de compensación de avance. Los resultados muestran que el modelo de predicción exhibe una desviación máxima de predicción del 1.8% para el error de seguimiento máximo y del 13% para el error de seguimiento promedio. El método de compensación propuesto con compensación de fricción logra una tasa de reducción máxima del 76.7% para el error de seguimiento máximo y del 63.7% para el error de seguimiento promedio.