Time-series forecasting is an area of machine learning that can be applied to many real-life problems. It is used in areas such as water level forecasting, which aims to help people evacuate on time for floods. This thesis aims to contribute to the research area of time-series forecasting, by introducing a simple but novel ensemble model: Force Linear to Exponential (FLEX). A FLEX ensemble first forecasts points that are exponentially further into the forecasting horizon. After this, the gaps between forecasted points are produced from said forecasted points, as well as the entire data history. This simple model is able to outperform all base models considered in this thesis, even when having the same amount of parameters to tune. / Tidsserieprognoser är ett område för maskininlärning som kan tillämpas på många verkliga problem. Det används i områden som vattenståndsprognoser, som syftar till att hjälpa människor att evakuera i tid för översvämningar. Denna uppsats syftar till att bidra till forskningsområdet tidsserieprognoser genom att introducera en enkel men ny ensemblemodell: Force Linear to Exponential (FLEX). En FLEX-ensemble prognostiserar först punkter som ligger exponentiellt längre in i prognoshorisonten. Efter detta produceras gapen mellan prognostiserade punkter från nämnda prognostiserade punkter, såväl som hela datahistoriken. Denna enkla modell kan överträffa alla basmodeller som behandlas i denna uppsats, även när den har samma mängd parametrar att ställa in.