En este trabajo, investigamos el problema mal condicionado de un modelo de mínimos cuadrados no lineal y separable utilizando el método de proyección de variables. Basándonos en el método de descomposición en valores singulares truncados y el método de regularización de Tikhonov, proponemos un método de regularización de Tikhonov mejorado, que no descarta valores singulares pequeños ni trata todas las correcciones de valores singulares. Al ajustar la serie temporal de Mackey-Glass en un modelo exponencial, comparamos los tres métodos de regularización, y los resultados numéricamente simulados indican que el método de regularización mejorado es más efectivo para reducir el error cuadrático medio de la solución y aumentar la precisión de los desconocidos.