要利用MATLAB的优化工具箱进行准确的参数估计和模型拟合，可以按照以下步骤进行：

1. 定义模型：根据问题的需求和数学模型的形式，定义好模型的数学表达式。

2. 收集数据：收集实际观测数据，这些数据将用于拟合模型和进行参数估计。

3. 定义目标函数：根据模型和观测数据，定义一个目标函数，该函数将用于衡量模型预测值与观测值之间的差异。

4. 初始化参数：为模型中的参数选择初始值，这些参数将在优化过程中进行调整。

5. 运行优化算法：使用MATLAB的优化工具箱中的函数，如fmincon、fminunc或lsqcurvefit，针对目标函数和参数进行优化。这些函数可以根据设定的约束条件和求解方法，进行模型拟合和参数估计。

6. 分析结果：根据优化算法的结果，分析模型预测值与观测值之间的拟合程度，评估参数估计的准确性。

7. 调整参数和重复步骤5和6，直到达到满意的拟合效果和参数估计。

需要注意的是，使用优化工具箱进行参数估计和模型拟合需要一定的数学和计算机编程的知识，同时对问题的理解和对数据的处理也十分重要。可以参考MATLAB的文档和例子，来进一步了解如何使用优化工具箱进行参数估计和模型拟合。