Este documento propone un algoritmo de estimación de nivel para la modelización de regresión difusa de crestas, abordando el fenómeno de multicolinealidad en el entorno de regresión lineal difusa. Al incorporar niveles en el procedimiento de estimación, podemos construir un estimador de crestas difuso que no depende de la distancia entre números difusos. Se selecciona un algoritmo de estimación de nivel optimizado que minimiza las raíces cuadradas medias para datos difusos. Se presenta experimentos de simulación y un estudio empírico comparando la regresión difusa de crestas propuesta con la regresión lineal difusa. Los resultados muestran que el modelo propuesto puede controlar el efecto de la multicolinealidad desde niveles moderados hasta extremos de correlación entre covariables, en un amplio espectro de dispersiones para la respuesta difusa.