使用fable包对数转换指数平滑预测出现异常结果求助

我用指数平滑法构建了针对短时间序列的预测模型，为了将预测结果限制在0到1之间，采用了fable包中的scaled logit变换。该模型在1000余组数据集上表现优异，但其中一组数据的预测结果出现异常（详见下方代码及图表）。只需细微调整参数或数据即可修正结果：例如将upper设为1.1，或降低x的最后一个值，模型就能输出合理预测。由于对相关方法理解不足，恳请协助排查问题。

library(dplyr)
library(tsibble)
library(fable)

scaled_logit <- function(x, lower = 0, upper = 1) {
  log((x - lower) / (upper - x))
}
inv_scaled_logit <- function(x, lower = 0, upper = 1) {
  (upper - lower) * exp(x) / (1 + exp(x)) + lower
}
my_scaled_logit <- new_transformation(
  scaled_logit, inv_scaled_logit)

x = c(0.5156105, 0.5137760, 0.5275933, 0.5561075, 0.5722731, 0.6237780, 0.6243926, 0.6256203, 0.8582260)

tibble(time = seq(2004, 2020, by = 2), x = x) %>%
  as_tsibble(index = time) %>%
  model(fit = ETS(my_scaled_logit(x, lower = 0, upper = 1) ~ trend("Ad") + season("N"))) %>%
  forecast(h = 15) %>% autoplot()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rohan