La fricción es uno de los factores importantes que causan errores de contorno, y el error de fricción es difícil de predecir debido a su no linealidad. En este artículo, se propone un modelo de predicción del error de fricción de un sistema servo basado en el método de Memoria a Largo y Corto Plazo (LSTM). En primer lugar, se utiliza la función de transferencia para predecir la posición del sistema servo, y luego se obtiene el error de predicción de la función de transferencia. En segundo lugar, el error de fricción no lineal se extrae y se predice mediante una red LSTM. Finalmente, el error de seguimiento preciso se puede predecir mediante el modelo combinado propuesto. Los resultados experimentales muestran que el modelo propuesto puede mejorar drásticamente la precisión de la predicción de errores de seguimiento.