تهدف التنبؤ الحركي البشري إلى توقع تسلسل وضعية قادمة بناءً على مسار حركة بشرية سابقة. ولحل هذه المشكلة، نقترح في هذه الدراسة إطار FreqMRN، وهو إطار للتنبؤ بحركات الإنسان يأخذ بعين الاعتبار كلًا من البنية الحركية للجسم البشري والطبيعة السلسة زمنيًا للحركة. بشكل محدد، يُولِّد FreqMRN أولًا ملخصًا ثابت الحجم لسيرة الحركة باستخدام وحدة انتباه الحركة، مما يساعد على تجنب التنبؤات غير الدقيقة الناتجة عن مدخلات حركية طويلة جدًا. ثم، وبإشراف خسائر مُقترحة تأخذ بعين الاعتبار البُعد المكاني-الزمني، وحساسية السرعة، والسلسية العالمية، يُعدِّل FreqMRN بشكل تكراري التنبؤ بالحركة من خلال وحدة تحسين الحركة المقترحة، والتي تقوم بتحويل تمثيلات الحركة ذهابًا وإيابًا بين فضاء الوضعية وفضاء التردد. وقد تم تقييم FreqMRN على عدة مجموعات بيانات معيارية شهيرة، بما في ذلك Human3.6M وAMASS و3DPW. وأظهرت النتائج التجريبية أن FreqMRN يتفوق على الطرق السابقة بفارق كبير في التنبؤ القصير الأمد والطويل الأمد، مع إظهار مرونة فائقة.