要利用MATLAB的優化工具箱進行準確的參數估計和模型擬合，可以按照以下步驟進行：

1. 定義模型：根據問題的需求和數學模型的形式，定義好模型的數學表達式。

2. 收集數據：收集實際觀測數據，這些數據將用于擬合模型和進行參數估計。

3. 定義目標函數：根據模型和觀測數據，定義一個目標函數，該函數將用于衡量模型預測值與觀測值之間的差異。

4. 初始化參數：為模型中的參數選擇初始值，這些參數將在優化過程中進行調整。

5. 運行優化算法：使用MATLAB的優化工具箱中的函數，如fmincon、fminunc或lsqcurvefit，針對目標函數和參數進行優化。這些函數可以根據設定的約束條件和求解方法，進行模型擬合和參數估計。

6. 分析結果：根據優化算法的結果，分析模型預測值與觀測值之間的擬合程度，評估參數估計的準確性。

7. 調整參數和重復步驟5和6，直到達到滿意的擬合效果和參數估計。

需要注意的是，使用優化工具箱進行參數估計和模型擬合需要一定的數學和計算機編程的知識，同時對問題的理解和對數據的處理也十分重要。可以參考MATLAB的文檔和例子，來進一步了解如何使用優化工具箱進行參數估計和模型擬合。